SQL 数据库工作负荷中 Fabric 中 Copilot 的常见问题解答（预览版）

在 SQL 查询编辑器中，可以在各种位置找到 Copilot：

• 聊天窗格：使用聊天窗格，通过自然语言向 Copilot 提问。 Copilot 会根据提出的问题，使用生成的 SQL 查询或自然语言做出回复。
  • 如何：在 SQL 数据库中的 Fabric 中使用 Copilot 聊天窗格 Copilot
• 代码补全：在 SQL 查询编辑器中开始编写 T-SQL，Copilot 会自动生成代码建议来帮助补全查询。
  • 如何：在 SQL 数据库中的 Fabric 中使用 Copilot 代码完成 Copilot
• 快速操作：在 SQL 查询编辑器的功能区中，“修复”和“说明”选项是快速操作。 突出显示所选的 SQL 查询，并选择其中一个快速操作按钮以对查询执行所选操作。
  • 如何：在 SQL 数据库中使用 Copilot 解释和修复快速作功能 Copilot

查看在 Fabric 中启用 Copilot 中的步骤。

Copilot 设计为根据其能够访问的数据库上下文生成最佳响应。 但与任何 AI 系统一样，回答并不是完美的。 在对 Fabric SQL 数据库环境进行更改之前，应仔细测试、检查和审查 Copilot 的所有响应。

Copilot 旨在根据可用数据提供准确且信息丰富的响应。 生成的答案是基于语言数据中的模式和概率，这意味着并不一定始终准确。 人类用户应仔细检查、测试和验证 Copilot 生成的所有内容。

Copilot 可在 Fabric SQL 数据库环境中生成响应。 Copilot 仅会访问你有权访问的资源，并且只能执行你有权执行的分析和操作。 Copilot 遵循所有现有的访问管理和保护。

不会将用户提供的提示和 Copilot 的响应用来进一步训练、重新训练或改进生成响应的 Azure OpenAI 服务基础模型。 仅当用户明确同意在反馈中包括用户提供的提示和 Copilot 响应时，才会收集这些信息并将其用于改进 Microsoft 产品和服务。 我们收集用户参与数据，例如聊天会话次数和会话持续时间、特定会话中使用的技能、赞成次数、反对次数、反馈等等。这些信息将按照 Microsoft 隐私声明中所述的方式保留和使用。

SQL 数据库团队在 AI 原则和负责任的 AI 标准的指导下建立了 Copilot。 我们已将减少客户接触攻击性内容列为优先事项。 但你仍然可能会看到意外的结果。 我们不断努力改进技术，以防止出现有害内容。 有关详细信息，请参阅 Fabric 中 Copilot 的隐私、安全性和负责任的使用。

如果在系统中遇到有害或不适当的内容，可以通过选择回答中的反对票按钮来提供反馈或报告问题。 我们将不断努力改进技术，以根据负责任 AI 原则主动解决问题。

若要详细了解如何对 Fabric Copilot 使用情况进行计费和报告，请参阅 Fabric 中 Copilot 的消耗。

Copilot 采取多项措施来保护数据，包括：

• 传输的数据在传输中和静态时都会加密；与 Copilot 相关的数据在传输过程中使用 TLS 进行加密，在静态时使用 Microsoft Azure 的数据加密（FIPS Publication 140-2 标准）。

• 严格控制对日志和反馈数据的访问。 数据存储在单独的订阅中。 数据只能通过 1) Azure 运营人员使用安全管理员工作站给予即时 JIT 批准才能访问。

有关 Copilot 如何处理和使用个人数据的详细信息，请参阅 Fabric 中 Copilot 的隐私、安全性和负责任的使用。

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